ИИ-агенты в основном ограничены цифровой средой, управляя текстом, кодом и изображениями внутри компьютера [2]. Anthropic пытается переместить этих агентов в физический мир с помощью Model Hardware Standard (MHS), новой рамки, позволяющей ИИ работать и взаимодействовать с физическим оборудованием [1].
Созданный как универсальный интерфейс, MHS выступает в роли уровня перевода между большими языковыми моделями (LLM) и любым устройством с программируемым интерфейсом [S1, S2]. Anthropic сравнивает систему с кабелем USB-C, предоставляя один разъём, который работает с различными устройствами независимо от производителя [S1, S3].
Как MHS ускоряет интеграцию аппаратного обеспечения
Интеграция ИИ с физическим оборудованием обычно требует специализированной инженерии и создания специализированного ПО для каждой комбинации машин [S3, S4]. Этот процесс часто занимает недели или месяцы [S1, S6].
MHS направлен на сокращение этого времени настройки до часов или минут [S1, S6]. Предоставляя общий формат обмена данными и стандартизированный драйверный интерфейс, устройства могут взаимодействовать в сети без необходимости в пользовательской программе-переводчике [2].
Эта координация позволяет одному ИИ-агенту оркестрировать работу по нескольким роботизированным системам [3]. Например, агент может просматривать роботов на производственной линии и определять, как оптимизировать их поведение, не требуя нового пользовательского кода для каждой машины [S3, S4].
Обеспечение автономного научного открытия
Одной из основных целей MHS является научное сообщество, где он может способствовать «замкнутому циклу» открытий [3]. В этой модели ИИ-агенты формулируют гипотезы, проводят эксперименты, анализируют результаты и итеративно действуют автономно [3].
При интеграции с протоколом Model Context Protocol (MCP) учёные могут взаимодействовать с оборудованием с использованием естественного языка [2]. Это позволяет моделям рассуждать о шагах эксперимента, обновлять параметры в реальном времени и восстанавливаться после аппаратных ошибок без вмешательства человека [2].
Практическое применение включает регулировку лазера ИИ-моделью и проверку результатов через камеру для автоматической калибровки системы [2]. Аналогично, агент может фокусировать микроскоп, анализировать образец и автоматически перемещать линзу в соответствующий участок для дальнейшего наблюдения [2].
Управление физическими рисками и ограничениями
Перемещение ИИ из пикселей в атомы влечёт значительные риски безопасности, включая потенциальный ущерб оборудованию или причинение физического вреда [4]. Также существуют проблемы биобезопасности, например, риск того, что злоумышленник будет использовать автоматизированное лабораторное оборудование для синтеза опасных соединений [3].
Для снижения этих рисков MHS включает стандартизированную систему тегов, описывающую реальные ограничения устройства [2]. Эти теги предоставляют ИИ-модели критически важную информацию, которой может не хватать из виртуального обучения, включая:
- Физические характеристики, такие как вес и диапазон движения роботизированной руки [2].
- Настраиваемые параметры и варианты измерений [2].
- Налагаемые ограничения безопасности [2].
Anthropic заявляет, что эти спецификации на уровне интерфейса, совместно с защитами на уровне модели, позволяют инженерам точно определять, что модель может и не может делать с конкретным оборудованием [3].
Развёртывание и принятие в отрасли
MHS в настоящее время доступен как предварительная версия для исследований для выбранной группы партнёров в области робототехники, производства и науки [1]. Эти партнёры включают Amazon Web Services, Hugging Face, Raspberry Pi, Universal Robots и различные исследовательские лаборатории [S2, S6].
Отметим, что стандарт является модельно-независимым [1]. Это означает, что он работает с любой LLM, включая модели конкурентов, таких как OpenAI, или с открытыми исходными моделями, предотвращая привязку к поставщику для исследователей и производителей [S1, S6].
Anthropic планирует в будущем открыть исходный код стандарта, позволяя любому производителю устройств принять его [1]. Компания также сотрудничает с производителями, чтобы либо предустановить MHS в новые продукты, либо добавить соединение к существующему оборудованию [6].
Поскольку Anthropic расширяет свои возможности физического ИИ, он также формирует кремниевую команду для проектирования специализированных чипов и нанял аппаратных руководителей из Meta, Apple и OpenAI [S1, S3].
Sources
- Anthropic выходит в физический мир с новым стандартом, помогающим ИИ …
- Новый аппаратный стандарт Anthropic позволяет ИИ-агентам управлять физическим …
- Anthropic запускает Model Hardware Standard для подключения ИИ-агентов к …
- Anthropic делает первый шаг в физический ИИ с универсальным стандартом …
- Это как Anthropic думает, как ИИ-агенты должны ориентироваться в … - WIRED
- Anthropic представляет новую рамку, позволяющую ИИ-агентам управлять физическим …
